catalogs = spark.catalog.listColumns('ldsx_table_one','ldsx_test')print(catalogs)>> [Column(name='age', description='??', dataType='string', nullable=True, isPartition=False, isBucket=False), Column(name='name', description='??', dataType='string', nullable=True, isPartition=False,...
AI代码解释 defcompute(inputIterator:Iterator[IN],partitionIndex:Int,context:TaskContext):Iterator[OUT]={// ...val worker:Socket=env.createPythonWorker(pythonExec,envVars.asScala.toMap)// Start a thread to feed the process input from our parent's iteratorval writerThread=newWriterThread(env,worker...
请注意,所有这些现在都由 PySpark 支持,并且我们正在使用 Spark 的功能来操作这个包含 100 个项目的列表。 现在让我们在list_rdd中使用reduce函数,或者在 RDDs 中一般使用,来演示我们可以用 PySpark 的 RDDs 做什么。我们将两个参数函数应用为匿名的lambda函数到reduce调用如下: list_rdd.reduce(lambdaa, b: a+...
1. Select Columns - Example `df = df.select( "customer_id", "customer_name" )` 2. Creating or Replacing a column - Example df = df
Another way to traverse a PySpark DataFrame is to iterate over its columns. We can access the columns of a DataFrame using thecolumnsattribute, which returns a list of column names. We can then iterate over this list to access individual columns: ...
("face.csv") # 每行一个item print(rdd.first()) # 读取第一行 rdd=rdd.distinct() # 先去除重复数据 rdd=rdd.map(lambda x: x.split(',')) # 对每个item进行并行操作 flatMap会把所有item平展开合并成一个list rdd=rdd.filter(lambda x: x[4]=='male' or x[4]=='female') # 筛选出...
import pandas as pd # 假设df是一个PySpark DataFrame pandas_df = df.toPandas() # 使用Pandas的items()方法迭代列名和数据 for column_name, column_data in pandas_df.items(): print(f"Column name: {column_name}") print(f"Column data: {column_data.tolist()}") 检查代码,确保没有误用 iter...
开始讲SparkDataFrame,我们先学习下几种创建的方法,分别是使用RDD来创建、使用python的DataFrame来创建、使用List来创建、读取数据文件来创建、通过读取数据库来创建。 1. 使用RDD来创建 主要使用RDD的toDF方法。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ...
在本文中,我们将使用Python中的pyspark从dataframe中删除基于特定列的重复行。重复数据是指基于某些条件(列值)的相同数据。为此,我们使用了dropDuplates()方法: Syntax:dataframe.dropDuplates([‘Column’,‘Column’,‘Column’)).show() where, 数据框是输入数据框,列名是特定列 Show()方法用于显示数据帧 ...
示例二 from pyspark.sql import Row from pyspark.sql.functions import explode eDF = spark.createDataFrame([Row( a=1, intlist=[1, 2, 3], mapfield={"a": "b"})]) eDF.select(explode(eDF.intlist).alias("anInt")).show() +---+ |anInt| +---+ | 1| | 2| | 3| +---+ isin...